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哪些大数据有前途

发布时间:2023-02-09 00:12:26

❶ 2021大数据就业方向及前景 毕业能干什么

大数据的就业范围广,可以选择岗位很多。如:大数据发展工程师,操作工程师、大数据架构师、工程师、BI工程师、数据挖掘工程师、ETL开发工程师、Spark开发工程师等等。

大数据发展前景

(1)技术开源免费

主流的大数据技术都是开源的,大数据开发者可以免费获得。免费的技术和活跃的社区使版本迭代更快。例如Hadoop、Spark、Flink、HBase、Kafka大数据核心技术等。

(2)人才短缺

目前,根据人才市场的相关统计,虽然很多大数据岗位的人才需求很大,但大数据行业的从业人数不足5万人。

可以预测未来3-5年,大数据人才缺口将继续扩大至200W以上。因此,大数据就业前景将极为广阔。

(3)行业高薪

大数据的薪酬高于一般的开发工程师。而且,如果学好大数据技术,将有更多的机会进入大厂。例如阿里巴巴、腾讯等一线互联网公司仍然需要大量大数据人才。

大数据就业方向

虽然大数据的就业前景很好,但掌握大数据开发技术也是前提。否则,不管这个行业发展得多好,有多少工作机会,都和你没有关系。

事实上,大到世界500强,BAT这样的公司,小到创业公司,他们都需求数据人才。目前,大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。

大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。

❷ 大数据就业前景

最近几年,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

马云的无人超市”,“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点,都展示出了人工智能的快速发展,人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。


那么大数据就业前景怎么样呢?




一、大数据就业前景


《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。


《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师,而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明,高度稀缺的是数据分析人才,其供给指数最低,仅为0.05,。并且其才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。


根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。




二、大数据就业方向


1.Hadoop大数据开发方向


市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点


对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等


2.数据挖掘、数据分析&机器学习方向


学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。


对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等


3.大数据运维&云计算方向


市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科


对应岗位:大数据运维工程师


❸ 大数据在哪些行业有前景

1、医疗器械职业


医疗器械职业有着许多的病案,病理陈述,痊愈计划计划,药品陈述这些。在将来,凭借数据管理平台人们可以收集不一样病案和治疗计划计划,及其患者的本质特征,可以创立关于病症特性的数据库查询。


2、生物科技在基因剖析


依据数据管理平台人们可以将自身和植物体基因剖析的结果展开纪录和储存,运用创立应用场景云计算技术的遗传基因数据库查询。这将会加速自身遗传基因和其他他微生物的遗传基因的科学研究体系进程。


3、金融业


金融职业对大数据的应用,是有着宽广的空间的:大数据营销:依据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间展开强烈推荐。风险防控:依据顾客消费和现金流量出示资信评级或股权融资适用,运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。管理决策适用:运用数据剖析陈述执行产业链贷款风险操作。


4、零售业


零售业大数据的应用有2个方面,一个方面是零售业可以掌握顾客消费喜好和发展趋势,展开货品的大数据营销,减少营销推广成本费。另一个方面是依据顾客选购商品,为顾客出示将会选购的其他商品,扩张销售总额,也归属于大数据营销层面。


5、电商职业


电商职业统计数据运用将会有很多的想象空间,包括分折潮流趋势,消费发展趋势、区域消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、损害消费的要害要素等。


关于大数据在哪些行业有前景,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

❹ 大数据就业前景

大数据就业前景如下:

大数据的就业前景目前来看是不错的,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大,大数据领域从业人员薪资水平将持续增长,人才供不应求。

大数据就业方向

1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向。对应岗位:大数据运维工程师;

三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8k以上,工作1年月薪可达到1.2w以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司。

所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

❺ 大数据在哪些领域有应用前景

近年来,大数据不断向世界的各行各业渗透,影响着我们的衣食住行。例如,网上购物时,经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品,往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录,并通过大数据分析,使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐,从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用,具体如下。

(1) 优化医疗方案,提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然,这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设,还需要群众定期去做检查,及时更新数据,以便通过大数据来预防和预测疾病的发生,做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展,以及在各个领域的应用,一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用,具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户360立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户黏性,为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子,其实是想告诉大家,挖掘大数据潜在的价值,是零售业竞争的核心竞争力,下面列举若干大数据在零售业的创新应用,具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大,而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析,容易忽视整个零售行业信息数据,因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上,依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据,了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略,赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业,如果能对网上零售行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制定合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。

❻ 大数据都有哪些就业方向

很多大学生不想毕业即失业,看中了大数据的前景。都想报考大数据来进行提升自己,而很多学员对于其就业方向不是很了解。1 2 5在职研究生先来给大家分析一下大数据的就业方向,具体如下:

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

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